1.样本的选择
数据来源为国泰安数据研究服务中心数据库、wind资讯。为了使研究过程更具现实性，我们从上证A股884只、深证A股1017只股票（为保证数据的有效性，不计创业板股票）中随机选择30只具有研究意义的股票并分为三组，其共同特征是2009财年的年报宣告分红且实施。
A组：选取10只股票，其组别特征是连续5年，每年至少分红一次。
B组：选取10只股票，其组别特征是2007年与2008年两年之内，有且只有一年有分红行为，2005年、2006年不作限制。
C组：选取10只股票，其组别特征是2007年、2008年均不分红，2005年、2006年不作限制。
为了保证选出的上市公司具有可比性，笔者对抽样过程中的下列因素进行了控制：
事件日及时间窗口的选择。对于股利分配的全过程来说，重大时点包括：预案公告日，股东大会决议公告日，正式分配方案公告日，股权登记日，除权除息日。考虑到上市公司的股利分配预案与正式分配方案不同的情况极少出现，我们选取信息量最大的预案公告日为第一个事件日（另外，如果公告事项发生在非交易日，则选取距离公告日最近的下一交易日作为事件发生日）；同时，为研究分红事件的后期影响，本文同时考虑了分红事件的结束阶段。考虑到除权除息之后，整个分红程序完成，因此选取除权除息日作为事件日。
在众多类似的研究中，研究人员采用的时间窗口长度一般是事件日前后的10日到前后30日之间。在样本的筛选过程中，经过多次试验我们发现，将时间窗口确定为股利宣告日前后15个交易日，除权除息日前后15个交易日是比较适当的。
对公司本身的限制。必须是2004年以前上市的公司，且2008财年至2010财年不属于ST、PT类。
时间窗口清洁度。在信号效应的研究中，最重要的步骤就是保证时间窗口的清洁度。为了避免公司异动事项产生的影响，我们选取的样本股票在两个事件日前后20天内均无配股、可转债转换、限售股上市等异动事项发生，并且不允许样本股在2009年1月1日至2010年（财年）的除权除息日后15日这一期间内有异动分红行为，如股权分置改革的分红等，因为这种行为本身就是不稳定的。
2.研究方法
为验证上述假设，我们考察三组样本在股利宣告日前后、除权除息日之后的超额收益进行事件分析法。目前理论界计算超额收益的方法主要有累计超额收益法、随机相关系数回归法、比较收益法三种。本文我们采用累计超额收益法，累计超额收益法的基本思路是，将样本某时段的超额收益定义为实际收益率与正常收益率之差，其中正常收益率用资产定价模型确定。这种方法的好处是，可以有效地控制由于各个样本承担的系统风险的不同而导致的系统风险收益的差异，从而在事件窗口内有效地考察事件所造成的超额收益的波动。
股票日收益率的计算为：(www.xing528.com)
其中，ri，t为第i只股票在t交易日的日收益率，Pi，t为第i只股票在第t交易日的收盘价；Pi，t－1为第i只股票在第（t-1）交易日的收盘价。理论上应该对有除权情况的股票的日收益率进行如下修正：
其中，ni为每股送股、转增数；C为每股派现金额，si为每股配股数，Pi，p为配股价格。但由于我们已经在样本的选择过程中剔除了一年内有配股事项的股票，因此可以直接在数据的调取前先进行价格还权，后进行调取分析。
我们用资本资产定价模型（CAPM）对正常预期报酬率进行考察。
其中，贝塔的计算采用理论界普遍接受的方式，即一元线性回归估计。其中各参数符合经典假定，并因此可得：
在本章中，我们采用的是半年期贝塔值，且在计算时价格还权。为了防止事件日前后收益率异常波动对贝塔值产生影响，我们选择股利宣告日前135个交易日到股利宣告日前16个交易日的收益率数据来估计贝塔值。
无风险收益率rf采用2008年12月23日起执行的半年期存款利率1.98%作为无风险利率。市场收益率Rm，t上证A股市场收益率的计算用上证指数（600001）的收盘价来替代，深证A股用深证成指（399001）来替代。
日超额收益率公式为：
平均超额收益：
式（10-6）的目的是求在t时刻，各组的平均日超额收益。其中G是组内股票。
对于个股i而言，时间窗口（t1，t2）内的累计超额收益为：
对于样本总体，就有：
为检验假设1，我们对各组的CAR（股利宣告日）采用T检验，如果CAR显著不为0则假设1成立。为检验假设2，我们对三组CAR（股利宣告日）两两采用独立样本的T检验，如果任一检验的结果拒绝检验对象的均值、方差同时相等的可能性，则假设2成立。为检验假设3，我们对三组的CAR（除权除息日）两两采用独立样本的T检验，如果任一检验的结果拒绝检验对象的均值、方差同时相等的可能性，则假设3成立。
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